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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119026036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411377532.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统是由仰建岗;姚玉权;高杰;万铜铜;谭肖勇;余地;许竞;周健设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能检测与分析技术领域，尤其涉及用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统，本发明包括多模态数据采集与预处理、多模态数据对齐与特征提取、自适应深度学习模型训练与识别、动态统计特征分析与优化以及自动报告生成与决策支持；通过多模态数据融合技术，实现了更全面和准确的病害检测；引入深度神经网络和多任务学习框架，提高了数据处理效率和准确性；结合强化学习技术，动态优化模型参数，提升模型的鲁棒性和适应性；通过智能过滤和概率优化，显著降低了误判率，提高识别结果的可信度；最终，基于检测结果生成详细的检测报告，为道路维护和管理提供科学可靠的决策支持；本发明提升了路面内部病害检测的精度、效率和可靠性。

本发明授权用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用三维探地雷达、激光雷达、红外成像和超声波传感器对路面进行同步无损检测，采集多模态数据，并对数据进行去噪、滤波和特征增强处理，生成预处理多模态数据； 对预处理多模态数据进行时间同步和空间配准，生成对齐多模态数据，并分别提取雷达空间特征数据、激光点云特征数据、红外热特征数据和超声波频域特征数据，然后利用深度神经网络进行特征融合，生成综合特征向量； 使用综合特征向量构建训练数据集，通过生成对抗网络扩充数据集，利用多任务学习框架同时训练病害识别和特征预测任务，结合强化学习优化模型参数，并引入自注意力机制和循环神经网络处理时间序列数据，生成初步识别结果； 对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行能量幅值、频域谱特征和电磁波衰减特性计算，生成动态统计特征数据，并将其反馈到自适应深度学习模型中进行二次训练，并采用隐马尔可夫模型对动态统计特征数据进行概率优化，利用基于注意力机制的自适应判别网络进行智能过滤和优化，最终生成识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市昌北双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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